Jobs veri kümesini keşfet

Bu egzersizde, 2000-2010 yılları arasında ABD'deki farklı sektörlerin işsizlik oranlarını içeren yeni jobs DataFrame'ini keşfedeceksin. Göreceğin üzere, veri kümesi 16 sektör için ve 122 zaman noktasında (10 yıl boyunca her ay bir tane) zaman serileri içeriyor. Genel olarak, tipik bir Veri Bilimi projesi veri temizleme ve keşfi içerir; bu yüzden verileri içeri aktararak ve eksik değerleri kontrol ederek başlayacağız.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Zaman Serisi Verilerini Görselleştirme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

pandas'ı pd olarak içe aktardık.

url_jobs konumundaki csv dosyasını jobs adlı bir DataFrame'e oku ve her sütunun veri tipini incele.
jobs içindeki datestamp sütununu datetime türüne dönüştür.
datestamp sütununu jobs'un indeksi olarak ayarla.
jobs'taki her sütundaki eksik değerlerin sayısını yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Read in jobs file
jobs = ____

# Print first five lines of your DataFrame
print(jobs.head(5))

# Check the type of each column in your DataFrame
print(jobs.dtypes)

# Convert datestamp column to a datetime object
jobs[____] = ____(jobs[____])

# Set the datestamp columns as the index of your DataFrame
jobs = ____('datestamp')

# Check the number of missing values in each column
print(jobs.isnull().____())

Kodu Düzenle ve Çalıştır